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这是因为压缩操作可能已经丢失了某些信息,使得位置编码不能直接和有效地反映原始Q和K的位置关系。 为了解决这个问题,Deepseek-V2设计了两个pe结尾的变量用于储存旋转位置编码的信息,将信息存储和旋转编码解耦开。 最后将这四个变量分别拼接起来,形成带信息压缩的Q、K,以及带位置信息的Q、K,进行最后的计算。 最终,单...
Deepseek-v2结构 MLA解决了什么问题 MLA的核心:权重矩阵合并 位置编码的解耦 MLA的计算流程 MLA训练阶段 Deepseek-v2结构 Deepseek的创新主要体现在两个方面,分别对应attention部分的优化Multi-head Latent Attention (MLA) 和 FFN部分的优化DeepSeekMoE。这篇文章先讲MLA,下一篇再讲DeepSeekMoE。 MLA解决了什么问题...
DeepSeek V2多头潜在注意力MLA详解:KV缓存压缩与推理加速 一、大模型推理的痛点:KV缓存膨胀 在Transformer架构中,多头注意力(MHA)的Key-Value(KV)缓存随着序列长度线性增长。以2048上下文长度的175B模型为例,单次推理需存储超过40GB的KV缓存,导致:显存瓶颈:需要A100 80GB等高端GPU 带宽压力:频繁读写显存形成性能瓶颈...
DeepSeek-V2模型的参数系统采用分层设计架构,包含基础推理参数、生成控制参数和硬件适配参数三大模块。其中温度系数(temperature)作为核心调控参数,其取值区间(0.1~1.5)直接影响输出的随机性程度:当设置为0.1时生成结果高度确定化,适合代码生成等严谨场景;而1.5的设置则显著增强创造性,适用于开放式文本生成任务。实验数据显...
最新最强,DeepSeek大模型v2的技术指标评测 最近,来自杭州的深度求索发布了第二代开源MoE模型DeepSeek-V2,从各项指标来看,都具备了领先水平,无论与开源模型,还是闭源模型对比,都处于第一梯队,是GPT-4, 文心4.0, Qwen1.5 72B, LLaMA3 70B等先进大模型的有力竞争对手。本文就来介绍一下。
目前DeepSeek-V2 API的定价为：每百万token输入1元、输出2元（32K上下文）。和友商相比，仅为GPT-4-Turbo的近百分之一。DeepSeek表示，采用8xH800 GPU的单节点峰值吞吐量可达到每秒50000多个解码token。如果仅按输出token的API的报价计算，每个节点每小时的收入就是50.4美元，假设利用率完全充分，按照一个8xH800...
DeepSeek-V2依然是Transformer架构，包含2360亿个总参数，其中210亿个参数处于激活状态，支持128K的上下文长度。与其上一代模型DeepSeek 67B相比，DeepSeek-V2实现了显著更强的性能，同时节省了42.5%的训练成本，减少了93.3%的KV缓存，并将最大生成吞吐量提升至5.76倍。使用了8.1万亿个tokens的高质量、多源的语料...
DeepSeek-V2采用创新的架构以保证训练经济和推理高效: 对于注意力机制,我们设计了IEAttn,它使用低秩键值联合压缩来消除推理时键值缓存的瓶颈,从而支持高效推理。 对于前馈网络(FFNs),我们采用了DeepSeekMoE架构,这是一种高性能的MoE架构,使我们能够以更低的成本训练更强的模型。